package BinaryTree;//给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
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// 百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（
//一个节点也可以是它自己的祖先）。” 
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// 例如，给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5] 
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// 示例 1: 
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// 输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
//输出: 6 
//解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。
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// 示例 2: 
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// 输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4
//输出: 2
//解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。 
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// 说明: 
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// 所有节点的值都是唯一的。 
// p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。 
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import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */

class lowestCommonAncestor {
    public TreeNode lowestCommonAncestor1(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        /**
         * 二叉搜索树自带方向，因此正常遍历即可
         * */
        if(root==null){
            return root;
        }
        //如果当前节点的值大于 pq节点的值，说明公共祖先一定在左子树上
        if(root.val > p.val && root.val > q.val){
            TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
            if(left!=null){
                return left;
            }
        }
        //如果当前节点的值小于 pq节点的值，说明公共祖先一定在右子树上
        if(root.val < p.val && root.val < q.val){
            TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
            //如果找到了直接返回
            if(right !=null){
                return right;
            }
        }
        //不满足上述情况时即证明p,q一定在当前节点的两侧
        return root;


    }

    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        /**
         * 上面的逻辑用迭代实现
         * 走单边树
         * */
        while(root!=null){
            if(root.val > q.val && root.val > p.val){
                root = root.left;
            }else if(root.val < q.val && root.val < p.val){
                root = root.right;
            }else{
                break;
            }

        }
        return root;
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
